在不需要额外数据和再训练的情况下，谷歌Assistant等人工智能助手如何更好地支持新服务?这是谷歌的研究人员在最近的一项研究中试图回答的问题，该研究引入了一种方法，在没有领域特定参数的情况下跨服务使用模型。作为它的一部分，该团队发布了一个语料库——模式指
我们在前面的系列中介绍和提到了一些年轻有为的科学家，迈克尔·柯林斯，艾里克·布莱尔，大卫·雅让斯基，拉纳帕提等等，他们都出自宾夕法尼亚计算机系米奇·马库斯名下。就像许多武侠小说中描写的，弟子都成了各派的掌门，师傅一定了不得。的确，马库斯虽然作为第一作者发表
作者刘焕勇，语言学硕士，目前就职于中国科学院软件研究所，主要从事信息抽取，知识图谱，情感分析, 社会计算等自然语言处理研发工作，兴趣包括：语言资源构建、信息抽取与知识图谱、舆情监测与社会计算。本项目包含中文自然语言处理的语料集合，包括语义词、领域共时、历时
近期，美国伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校计算机科学Abel Bliss教授韩家炜在清华大学FIT楼多功能厅进行了关于文本语料库数据挖掘的主题分享。曾担任KDD、SDM和ICDM等国际知名会议的程序委员会主席，创办了ACM TKDD学报并任主编。在数据挖掘、数据
MS MARCO：人工生成的机器阅读理解数据集，来自微软，2016。GraphQuestions：一个特征丰富的事实性问题回答数据集，来自 EMNLP 16 论文《On Generating Characteristic-rich Question Set
马尔可夫链是随机变量{X_t}的集合，给定当前的状态，未来与过去条件独立。...马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机过程...[这意味着]状态改变是概率性的，未来的状态仅仅依赖当前的状态。马尔可夫链具有多种用途，现在让我看一下如何用它生产看起来像模像样的胡言
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